[发明专利]基于全层级注意力的关系抽取模型建立方法及其应用有效
| 申请号： | 202110730796.6 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113434698B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李玉华;陈昊;李瑞轩;辜希武 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 夏倩;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全层级注意力的关系抽取模型建立方法及其应用，属于自然语言处理领域，包括：获取数据集中的各关系类型的层级结构，并对各关系层级编码；建立包含句子编码网络、袋编码网络以及分类器深度学习模型；句子编码网络以包含若干头、尾实体相同的句子的袋为输入，用于获得袋中的各句子的向量表示；袋编码网络用于基于注意力机制获取各句子在每一个关系层级的注意力权重后，对句子向量进行加权求和，得到袋在该层级的向量表示，并拼接得到袋向量；分类器用于计算袋中句子的关系类型的概率分布；将数据集划分为训练集、测试集和验证集，依次对模型进行训练、测试和验证后，得到关系抽取模型。本发明能够提高句子关系抽取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层级 注意力 关系 抽取 模型 建立 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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